在架构设计过程中，肯定绕不开技术选型这个话题，大到架构、框架、语言选择，小到用什么组件、设计模式。

这也是最容易引起争议的话题，无论是现实中还是网上，到处有各种语言、框架的争论：Java好还是C#好？前端框架是Vue好还是React好？跨平台手机开发，该选React Native还是Flutter……

虽然这种争论从来没什么结果，但当你做技术选型时，却很容易受到这些信息的干扰，尤其是你身边有几个某种语言或者框架的狂热粉丝的话，他们会不停地在你旁边吹风，说他喜欢的语言或框架的各种好处。

包括我们自己做技术选型时，也会有很多个人偏好在里面。比如我以前对微软技术栈特别熟悉，也特别喜欢，做技术方案就会偏向微软技术栈；我喜欢React，做前端技术选型，也会偏向React的方案。

通过上一篇架构设计的学习，我们知道，架构设计的主要目标，是要能低成本地满足需求和需求变化，低成本地保障软件运行。 然而对技术的个人偏好，很可能让你在技术选型时，忽略架构设计的目标，导致满足需求的成本变高，或者运行成本居高不下。

所以今天，我们一起来探讨一下，在软件工程中，怎么样才能避免这种选型的倾向性，科学客观地做好技术选型。

技术选型就是项目决策

技术选型，就是在两个或者多个技术方案中选择适合当时项目情况的方案。技术选型看起来是个技术的选择，但其实是一个和项目情况密切相关的项目决策。

在项目中，除了技术上的选型，类似的选择也有很多，比如说产品设计中：某个功能该不该加？该选哪种动画效果？比如制定测试方案的时候，选择哪一种压力测试工具？选择哪个测试框架？这些选择，本质上就是一种项目决策。

要做好技术选型，就是要做好项目决策。那么怎样从做项目决策的角度来选择合适的技术选型呢？

受制于时间、范围和成本的约束

我们在《08 | 怎样平衡软件质量与时间成本范围的关系？》中学习了项目金三角的理论，也就是项目受制于三个因素：时间、范围和成本。

技术决策作为一种项目决策，也要受制于时间、范围和成本，在决策时不能超出这三者的边界。

比如说在项目时间紧时，决策上就要偏向能提升开发速度的技术；在成本吃紧的情况下，要多用成熟的免费的框架、工具，避免用贵的商业软件或者自己造轮子提升成本；在范围大、需求多的情况下，架构就要考虑如何能简单快速完成需求。

还要注意一个问题就是随着项目的推进，其实制约项目的三个因素一直在动态变化，需要及时根据情况调整技术决策。

举个例子来说，2004年飞信PC客户端做第一个版本的时候，那时候主要约束是成本，只有一个C++程序员，这个程序员会用什么技术就用什么技术，谈不上选型。

到2005年做第二版本时，有了几个人，但是时间上要求快，所以就选择了能提升开发速度的C# Winform技术方案。到2008年做第三版时，人手充裕了，也没有进度上的压力，这时候主要就追求用户体验、性能，所以又选择了C++的技术方案重新开发。

要分析可行性和风险

我们在专栏前面的内容中学习了可行性研究和风险管理的知识。如果在项目决策时，不考虑可行性，不预估风险，就极有可能导致决策失败。

就像在《09 | 可行性研究： 一个从一开始就注定失败的跨平台项目》那篇文章中的案例，技术选型时，没有考虑到License的法律问题，导致项目失败。还有在《14 | 风险管理：不能盲目乐观，凡事都应该有B计划》那篇文章中的案例，选择React时，没有考虑到可能导致的风险，导致项目延迟。

当然，换个角度说，如果在项目中，选择新技术的风险可以接受，也能满足时间、成本和范围的约束，还可以达到丰富团队技术栈的目的，那也是可以的。

要考虑利益相关人

在做项目的决策时，如果决策时没有人代表利益相关的人，就可能会做出不考虑他们利益的决策。

选择适合的技术选型时，也要考虑到这一点。比如说光顾着选用新酷的技术，而没有考虑客户的利益，导致成本增加，进度延迟；比如在选择UI组件时，只想着哪个调用方便，而不考虑产品经理的利益，导致产品体验不好。

项目决策中常见的坑

无论是技术选型也好，还是其他项目决策，经常会遇到一些坑，一不小心就会踩上去。

  • 把听到的观点当事实

现在网上充斥着各种观点：一个React的粉丝会给你描述React的各种优点，而不会告诉你学习曲线有多陡峭；一个不喜欢微软技术的程序员会把.Net贬低的一文不值；一篇鼓吹Mongodb多好的文章可能是收了钱的软文。

每个人都有自己的观点没有问题，但是不能把观点当成事实，尤其是在做决策之前，至少需要验证一下。

  • 先入为主，有了结论再找证据

在做技术选型或者项目决策时，还有一个问题就是可能心中已经有了答案，后面所谓的决策，不过是寻找有利于自己答案的证据。比如说我特别喜欢React，在做技术选型时，就会拼命寻找对React有利的数据作为证据，这其实可能会导致结论并不客观。

所以当你选择技术选型的时候，要像做项目决策一样思考分析。要想你的决策能正确，就要注意项目中范围、时间和成本的约束，要分析可行性和风险，要考虑利益相关人，最后还得要避开常见的一些坑。

如何做好技术选型？

现在我们知道了要像做项目决策一样，去选择适合自己项目的技术选型，那么具体该怎样做呢？

我们在《02 | 工程思维：把每件事都当作一个项目来推进》中学习了工程思维和工程方法，在《12 | 流程和规范：红绿灯不是约束，而是用来提高效率》中学习了流程规范。对于技术选型问题，我们一样也可以考虑借鉴工程方法设计一套流程，基于流程去做技术选型或项目决策，来保证整个过程能科学可行，充分考虑项目决策的特点，避开常见的坑。

对于技术选型包括项目决策类的问题，我们可以分成：问题定义、调研、验证、决策这几个阶段。

问题定义

在问题定义阶段，需要搞清楚两个问题：为什么需要技术选型？技术选型的目标是什么？

以前看过一个技术漫画《The problem is not the tool itself》。

“我想我们已经达到MySql的极限，非常慢…我们得面对数据巨大的事实”，“我们应该迁移到NoSQL，我已经准备了一个3个月的战斗方案，瞧瞧这”，“框架重构、培训、内部工具升级”，“等等，让我检查一下”，“你忘了建索引，加上索引可以让速度提升20倍”，“忘记索引？你可真行。” ​


（图片来源：Commitstrip）

这种事情在软件项目中可不少见，很多时候为了解决问题引入一个新技术，然而真的需要吗？也许我们可以基于现有技术方案进行优化，根本就不需要引入一个新的技术或新的框架。

还有一个就是技术选型的目标需要明确，你的技术选型目标是为了使用新酷技术呢？还是为了提升开发效率？还是为了降低开发成本？

只有明确了技术选型的目标，才能有一个标准可以来评判该选择哪一个方案。

就像上面例子中提到的第二版的飞信PC客户端，目标就是要提升开发速度，所以就选开发效率高的C#。

调研

在明确技术选型的目标后，就可以去调研，看有哪些技术选型可以满足目标，包括开源的方案和商业的方案。

在调研时，可以参考前面“项目决策的特点”中的内容，从几个方面去分析：

  • 满足技术选型目标吗？
  • 满足范围、时间和成本的约束吗？
  • 是不是可行？
  • 有什么样的风险？风险是不是可控？
  • 优缺点是什么？

在调研结束后，可以筛选掉明显不合适的，最终保留2-3种方案留待验证。必要的话，可以一起讨论，最终确认。

验证

一个技术是不是合适，如果不够了解，没有应用过的话，实际用一下是很有必要的。可以通过一个小型的快速原型项目，用候选的技术方案快速做一个原型出来，做的过程中才能知道，你选择的技术选型是不是真的能满足技术选型的目标。

就像前面举的飞信PC客户端的例子，在决定第二版本是否使用C#开发时，其实做了大量验证工作。当时.Net Framework还不普及，要打包整个.Net Framework到安装包里面，这体积就太大了，这是一个很大的问题。

后来发现有一个产品叫Salamander，它可以只打包程序所需要的dll库文件，这样体积就可以控制在20mb以内，最后在制作安装包时，用7zip压缩，就可以让安装包控制在10mb左右。在验证阶段，证明了安装包体积是可以缩小的，基于C#开发是可行的，才最终选定了C#的技术方案。

决策

在调研和验证完成后，就可以召集所有利益相关人一起，就选择的方案有一个调研结果评审的会议，让大家提出自己的意见，做出最终的决策。

必须要承认，对于技术选型来说，是有不确定性的。即使通过上面的流程，也一样可能会做出错误的决策。但有一个科学的流程，至少可以保证提升做出正确决策的概率。

如果遇到很纠结的情况，就需要负责决策的人来拍板了，这时候其实并不一定有对错，重点的就是做出一个选择，然后按照选择去执行。有时候迟迟不选择、不拍板才是最坏的结果。

在项目结束后，也要对之前技术选型和项目决策做总结，不断的完善技术选型和项目决策的机制，帮助未来更好的进行决策。

总结

今天，我带你一起探讨了技术选型的问题。技术选型，本质上是项目决策的一种，也符合项目决策的一些特点。也就是说，技术选型的选择要受制于范围、时间和成本的约束，要分析可行性和风险，要考虑利益相关人。还有一些坑要小心避开，比如要避免把听到的观点当事实，要验证；要避免先入为主，不要有了结论再找证据。

要做好技术选项，要有一个科学的流程，首先要明确技术选型的目标，避免没必要的引入新技术；然后要充分调研；还要对备选的方案进行验证；最终和利益相关人一起决策。

技术选型，也不要太过于纠结，要勇于决策，选定了就坚定的去执行。

课后思考

你所在项目中是如何做技术选型的？有哪些不错的方法和原则？你在技术选型时，通常是选择保守的还是新酷的？欢迎在留言区与我分享讨论。

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